通过将列值与R中的其他列值进行匹配来过滤行

Question

我对R很陌生，所以这可能比预期的要容易，我可能想得太多。 假设我有一个data.frame（df），我想从另一列中选择符合条件的行，但是最重要的是，我需要该条件对组是唯一的。 例如：

Column1    Column2    Column3 
Name1      Some Val   Criteria1
Name1      Unwanted   Also Unwanted
Name2      Some Val2  Criteria2
Name2      Unwanted   Also Unwanted

这可能会造成混淆。 但基本上，我想根据每个名称的匹配条件选择每个Some Val，所以我希望它是：

Column1    Column2    Column3
Name1      Some Val1  Criteria1
Name2      Some Val2  Criteria2

问题是，如果只选择几个名称，就很容易做到。 但是我有成千上万，这意味着要写出成千上万的名字和数千种不同的标准。

Answer 1

使用dplyr您可以

library(dplyr)
df %>%
    group_by(Column1) %>%
    filter(str_detect(Column2, "Some Val"))
## A tibble: 2 x 3
## Groups:   Column1 [2]
#  Column1 Column2   Column3
#  <fct>   <fct>     <fct>
#1 Name1   Some Val  Criteria1
#2 Name2   Some Val2 Criteria2

---

样本数据

df <- read.table(text =
    "Column1    Column2    Column3
Name1      'Some Val'   Criteria1
Name1      Unwanted   'Also Unwanted'
Name2      'Some Val2'  Criteria2
Name2      Unwanted   'Also Unwanted'", header = T)

Answer 2

如果要基于特定于组的条件从组中选择行，则需要某种对象来指定每个组的条件。 您可以使用data.frame（以下代码中的criteria_by_group ）执行此操作。

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union
library(tibble)

df <- tribble(
  ~group_col, ~value_col, ~criteria_col,
  "Name1", "Some Val", "Criteria1",
  "Name1", "Unwanted", "Not Criteria1",
  "Name2", "Some Val2", "Criteria2", 
  "Name2", "Unwanted", "Not Criteria2"
)

criteria_by_group <- tribble(
  ~group_col, ~group_criteria,
  "Name1", "Criteria1",
  "Name2", "Criteria2"
)

df <- left_join(df, criteria_by_group, by = "group_col")

df
#> # A tibble: 4 x 4
#>   group_col value_col criteria_col  group_criteria
#>   <chr>     <chr>     <chr>         <chr>         
#> 1 Name1     Some Val  Criteria1     Criteria1     
#> 2 Name1     Unwanted  Not Criteria1 Criteria1     
#> 3 Name2     Some Val2 Criteria2     Criteria2     
#> 4 Name2     Unwanted  Not Criteria2 Criteria2

df %>%
  group_by(group_col) %>%
  filter(criteria_col == group_criteria[1])
#> # A tibble: 2 x 4
#> # Groups:   group_col [2]
#>   group_col value_col criteria_col group_criteria
#>   <chr>     <chr>     <chr>        <chr>         
#> 1 Name1     Some Val  Criteria1    Criteria1     
#> 2 Name2     Some Val2 Criteria2    Criteria2

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